机器学习算法总结(六)——EM算法与高斯混合模型
极大似然估计是利用已知的样本结果，去反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值，也就是在给定的观测变量下去估计参数值。然而现实中可能存在这样的问题，除了观测变量之外，还存在着未知的隐变量，因为变量未知，因此无法直接通过最大似然估计直接求参数值。EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型 ...
原文：机器学习基础知识笔记（一）-- 极大似然估计、高斯混合模型与EM算法
似然函数 常说的概率是指给定参数后，预测即将发生的事件的可能性。拿硬币这个例子来说，我们已知一枚均匀硬币的正反面概率分别是 . ，要预测抛两次硬币，硬币都朝上的概率： H代表Head，表示头朝上 p HH pH . . . . . 这种写法其实有点误导，后面的这个p其实是作为参数存在的，而不是一个随机变量，因此不能算作是条件概率，更靠谱的写法应该是 p HH p . 。 而似然概率正好与这个过程相 ...
2018-10-22 14:32 0 962 推荐指数：
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